知识工程行业报告 知识工程市场发展分析

一、知识工程行业概述

知识工程(Knowledge Engineering)是一门新兴的工程技术学科。它产生于社会科学与自然科学的相互交叉和科学技术与工程技术的相互渗透。

“知识工程”研究的内容是如何组成由电子计算机和现代通讯技术结合而成的新的通讯教育、控制系统。“知识工程”研究的中心，是“智能软件服务”，即研究编制程序，提供软件服务。

“知识工程”的产生，说明人类所专有的文化、科学、知识、思想等同现代机器的关系空前密切了。这不仅促进了电子计算机产品的更新换代，更重要的是，它必将对社会生产力新的飞跃，对社会生活新的变化，发生深刻的影响。

知识工程过程包括5个活动

(1)知识获取。知识获取包括从人类专家、书籍、文件、传感器、或计算机文件获取知识，知识可能是特定领域或特定问题的解决程序，或者它可能是一般知识或者是元知识解决问题的过程。

(2)知识验证。知识验证是知识被验证(例如，通过测试用例)，直到它的质量是可以接受的。测试用例的结果通常被专家用来验证知识的准确性。

(3)知识表示。获得的知识被组织在一起的活动叫做知识表示。这个活动需要准备知识地图以及在知识库进行知识编码。

(4)推论。这个活动包括软件的设计，使电脑做出基于知识和细节问题的推论。然后该系统可以推论结果提供建议给非专业用户。

(5)解释和理由。这包括设计和编程的解释功能。知识工程的过程中，知识获取被许多研究者和实践者作为一个瓶颈，限制了专家系统和其他人工智能系统的发展。

知识工程把有关知识库系统、专家系统等的构造技术作为主要课题.其研究的主要领域包括以下三个方面：

1.知识获取.研究知识处理系统如何从系统外部获得知识、充实知识库，包括对外部的数据进行知识化.

2.知识表示.研究怎样对知识进行形式化地描述，以便让计算机能合理地存贮和使用知识.

3.知识使用.研究在知识处理系统中应如何组织和利用知识，使用怎样的推理方法，以达到所希望的目标.

我们的报告《2024-2029年中国知识工程市场现状深度调研及发展分析报告》包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察，可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。在未来的竞争中拥有正确的洞察力，就有可能在适当的时间和地点获得领先优势。

大数据时代,数据的挖掘、整合与分析已经在每一个行业和领域得到广泛应用,大数据不仅是一场技术变革,更为企业经营和管理提供了全新的机遇。利用大数据技术,企业可以优化运营模式、加强风险管理、完善市场决策等,为企业的智能化发展提供方向。

二、知识工程市场发展分析

知识工程已从早期单一FAQ技术发展丰富到深度学习FAQ、表格知识库、知识图谱、文档阅读理解等多技术阶段。

从客户端体验来看，对话式AI厂商将持续追求知识工程技术的丰富升级，根据客户的业务及资料特点为其匹配合适的知识工程技术，将知识库的建设质效最大化。

从厂商自身经营来看，厂商需基于投入产出判断是否开发新技术。以知识图谱为例，知识图谱可支撑多知识点的综合判断，提升对话式AI产品在复杂问题下的答案准确度，但知识图谱同样存在技术门槛高、开发投入大等特点，厂商需根据所需投入与业务落地价值，去评估是否投入开发，并选择判断合适的行业切入点。

知识图谱是一种描绘实体之间关系的语义网，是新一代的知识工程技术，以NLP(自然语言处理)为底层技术，捕捉数据、信息等内容并梳理，组合成图谱形式，为AI提供知识储备。

据中研产业研究院《2024-2029年中国知识工程市场现状深度调研及发展分析报告》分析：

随着人工智能的迅猛发展，知识图谱落地和商用能力不断增强，越来越多的企业开始引入知识图谱技术，解决企业内部数据分析和挖掘问题，并取得了突出的成效。

人工智能作为新一代信息技术革命的核心，也将应用到经济社会的各个领域，形成“AI+”。即使是谷歌、微软、IBM，在人工智能落地方面，也在向金融、医疗、汽车、零售等数据基础较好的行业方向布局。以医疗领域来说，人工智能算法被应用到新药研制，提供辅助诊疗、癌症检测等方面。谷歌就宣布他们运用人工智能识别出乳腺癌。而IBM推出的Watson，也开始用于在临床试验中筛选乳腺癌和肺癌患。

另外一个火热的行业是自动驾驶，谷歌、百度、特斯拉、奥迪等科技和传统巨头纷纷加入。如果把人工智能比作一个大脑，那么深度学习是“大脑”的运转方式，知识图谱是“大脑”的知识库，而大数据和GPU 并行计算、高性能计算等支撑技术是大脑“思维运转”的支撑。

随着信息化与数字化建设的展开与NLP技术的进步，知识图谱不再局限于网络百科式的搜索，其衍生出了互联网内容与社交、大数据知识图谱与行业知识图谱等多种产品类型。知识图谱技术应用受行业信息化成熟度及需求影响较大，整体规模处于起步阶段，未来产品专业化和场景化趋势明确。

报告对我国知识工程行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析，重点分析了国内外知识工程行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了知识工程行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。

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